Architektura CPU superchipu GB10 v DGX Spark a GB300 Superchip ve stanici DGX ukazuje významné rozdíly přizpůsobené jejich příslušným aplikacím v AI Computing.
GB10 Superchip v DGX Spark
Superchip GB10 je navržen především pro kompaktní vysoce výkonná plocha. To má:
-Architektura: GB10 je postavena na architektuře ARMV9 a zahrnuje 20jádrovou konfiguraci procesoru, zahrnující deset jader Cortex-X925 a deset jader Cortex-A725. Tento design zdůrazňuje rovnováhu mezi vysoce výkonnou a energetickou účinností, díky čemuž je vhodný pro použití na ploše.
-Výkon: GB10 poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS) s integrovanou GPU Blackwell GPU, která zahrnuje tenzorová jádra páté generace a jádra RT čtvrté generace. Tato schopnost je obzvláště prospěšná pro inference AI a jemné doladění.
-Paměť a propojení: Využívá technologii NVLINK-C2C NVIDIA NVLINK-C2C a poskytuje model CPU+GPU-Coherent Memory Model s šířkou pásma pětinásobkem pásma PCIE 5.0. Systém podporuje 128 GB paměti LPDDR5X, což umožňuje efektivní zpracování pracovní zátěže náročné na paměť.
- Případ cíle: DGX Spark, poháněná GB10, je optimalizována pro jednotlivé vývojáře a výzkumné pracovníky, kteří vyžadují výkonné, ale kompaktní řešení pro vývoj a testování modelu AI.
GB300 Superchip ve stanici DGX
Naproti tomu Superchip GB300 je navržen pro rozsáhlejší aplikace na úrovni center:
- Architektura: GB300 také kombinuje CPU Grace s GPU Blackwell Ultra GPU, ale je optimalizována pro provoz ve větším měřítku. Přestože specifické konfigurace jádra nejsou podrobně popsány, očekává se, že využijí podobné architektonické principy jako GB10, ale se vylepšeními pro vyšší propustnost a účinnost.
- Výkon: GB300 může dosáhnout až 20 petaflopů výkonu AI, což výrazně překonává schopnosti GB10. Díky tomu je vhodný pro rozsáhlé školení a infrace pracovního vytížení, která vyžadují značné výpočetní sílu.
- Paměť a propojení: Systém se může pochlubit masivním 784 GB koherentní paměti a integruje LPDDR5X z CPU a HBM3E z GPU. Tato rozsáhlá paměťová kapacita usnadňuje efektivněji zpracování velkých datových sad a komplexních modelů. Technologie propojení zůstává NVLink-C2C a zajišťuje vysokorychlostní komunikaci mezi komponenty CPU a GPU.
- Případ cíle: Stanice DGX je zaměřena na organizace, které potřebují robustní výpočetní schopnosti AI pro rozsáhlé školení a nasazení modelu, což je ideální pro týmy vědců, vědců v oblasti a vývojáři softwaru pracujících na rozsáhlých projektech AI.
Shrnutí rozdílů
Stručně řečeno, zatímco oba superchips využívají pokročilé architektury NVIDIA a propojovací technologie, jsou optimalizovány pro různá prostředí: GB10 se zaměřuje na kompaktní výkon vhodný pro jednotlivé uživatele, zatímco GB300 je navržen tak, aby splňoval požadavky větších operací typických v podnikových nastaveních.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-g300-lackwell-ultra-inis
[3] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[4] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-Dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-po--nvidia-g11
[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia---rounches-sonal-ai-supercomputers-for-desktops-93ch-3934971
[6] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[7] https://www.engineering.com/nvidia-UNVEILS-DGX-PERSONAL-AI-Supercomputers-by-grace-lackwell/
[8] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-park-station-race-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://www.theverge.com/2024/2/1/24058186/ai-Chips-meta-microsoft-oogle-nvidia
[10] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolution-personal-ai- computing-2503/
[11] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-cip-gb300
[12] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specializované-desktop-line-for-ai-work